From conception to clinical trial: IViST, the first multi-sensor-based platform for real-time In Vivo Source Tracking in HDR brachytherapy
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This study is aimed to introduce a novel multi-sensor-based dosimetry platform for real-time plan monitoring in HDR brachytherapy: IViST (In Vivo Source Tracking). IViST is a platform composed of three components: 1) an optimized and characterized multi-point plastic scintillator dosimeter (3 points mPSD; using BCF-60, BCF-12, and BCF-10 scintillators), 2) a compact assembly of photomultiplier tubes (PMTs) coupled to dichroic mirrors and filters for high-sensitivity scintillation light collection, and 3) a Python-based graphical user interface used for system management and signal processing. IViST can simultaneously measure dose, triangulate source position, and measure dwell time. By making 100 000 measurements/s, IViST samples enough data to quickly perform key QA/QC tasks such as identifying wrong individual dwell time, position, or interchanged transfer tubes. By using 3 co-linear sensors and planned information for an implant geometry, the platform can also triangulate source position in real-time. A clinical trial to validate this system is presently on-going using the IViST system.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».